裁员大潮!今年少跳槽,别离职。。。

半夜11点电脑屏幕上同时闪烁着7个对话窗口:

小王:xx项目的方案框架大致出来了,你看看

李姐:设计部门小孙明天的时间OK吗,再晚就来不及上线了

老板:“项目为何又延期了”?

。。。。

一股熟悉的疲惫感涌上心头;明明当员工时效率惊人,怎么一带团队后,却陷入越努力、越无力的怪圈?

后来我发现问题的根源不在能力,而在思维模式。

就像自行车骑得再溜,没考驾照就去开汽车,结果只有一个——翻车;

这完全是我用亲身踩坑换来的领悟。

还记得我第一次在阿里带团队的时候,刚从熟悉的金融业务转到淘宝电商业务,面对专业背景各异的同事,我完全是一个“外行”要指导一群“内行”,那时真觉得自己“变蠢”了。

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有一次季度会议的准备上,下属发来一份ppt初稿,我点开后眉头紧锁,“要么是归因逻辑有问题……就是数据的对比维度太片面……视觉呈现毫无重点,完全看不到亮点。”

再看下属在“结论与建议”那页写着“建议持续优化”,一股熟悉的、混合着焦躁与“恨铁不成钢”的情绪涌了上来。

翻看了一眼日程,一个声音在脑中响起:“有这时间跟他来回沟通修改,不如我自己动手,半小时就能理清”。另一个声音微弱地反驳:“这是他的工作,你应该指导,而不是代劳”。

但最终还是自己重新输出了一版。

信息刚发送成功,老王的电话进来了,和销售部因为一个模糊的职责界定吵得不可开交,需要我“说句公道话”。

接着,两个组员拿着两份截然不同的方案草稿,挤进我的办公室,请求“定夺”……

更令人沮丧的是,当团队的小张连续三次错过截止日,导致项目一再延期时,即使心里急的冒火,我竟连批评的话都说不出口——话重了怕他们不服气,话轻了又毫无作用,那种自我怀疑的怂态,连我自己都看不起。

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这样的事情几乎每天都在上演,刚晋升既无思路也无影响力,团队没带起来,自己却快要崩溃了。

那段日子,我常问自己:为什么做员工时能力出众,一当管理就变得束手束脚、效率低下?

后来才逐渐意识到:我一直在用“执行思维”解决“系统问题”。

直到我摸索出一套“牵引式管理法”,从“推着”团队走,变为“牵着”团队跑。终于,把这个团队带出了低谷,不仅超额完成180%的业绩,还获得了阿里移动事业群年度大奖。

而“牵引式管理”的核心:不是控制动作,而是塑造环境与框架,让正确的行动自然发生。

我做了三个关键调整:

1、设定清晰方向和行动框架,而非具体的指令;

不再纠结“如何做”,而是清晰定义“做什么”和“为什么”,把复杂的事情简单化,简单的事情标准化。

2、发起关键提问,引导思考而非给予答案。

将日常沟通,从“汇报流水账”聚焦在:进展同步、风险识别、需求挖掘。迫使团队主动思考,也让我获取最高效的决策信息。

3、做信息的整合者与节奏的调节者。

不再陷入琐碎事务,而是把团队反馈的信息整合起来,快速做出判断,及时调整方向。

这样一来,团队自己动起来,我的精力也自然被释放了...

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所以,“推”是员工思维,“牵”才是管理思维。

正是这种思维的转变,让我从疲于奔命的“超级员工”,蜕变为真正推动全局的“团队引领者”。

从“推”到“牵”,看似简单的一步,却是平庸管理与卓越领导的分水岭。

管理的本质,不是让自己更忙,是让团队更好。

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课程由前阿里战略项目负责人、年营收5亿+公司总裁、树人森林创始人沥青老师全程直播主讲

沥青老师出生于内蒙古矿区的农民家庭,普通二本毕业,从小公司到阿里。

经历过因为不会沟通被高管投诉、连续2次晋升失败、受到违规处罚、损失上百万……

职场人踩过的所有坑,他都踩了一遍。

但他的厉害之处就在于能在每一次“绝境”中翻身。

仅仅5年时间,实现了从P6-P9的3连晋升。

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△当年作为“学习强国 APP”的一号位

一次内部会议结束后,和马云拍的合影

后来离开阿里,去k12教育公司做总裁,年入千万。

现在创业做职场教育,开办树人森林,帮助100w人实现事业跃升。

而沥青的成功,背后是整整20年的职场经验和实践过的有效方法论。

作为普通人,最快接近成功的方式就是向有结果的人学习。

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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